多模态模型评测框架lmms-eval发布！全面覆盖，低成本，零污染
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内容提要
南洋理工大学的研究人员开源了LMMs-Eval，一个专为多模态大型模型设计的评估框架。该框架提供了统一接口、一键式启动和透明可复现等特性。LMMs-Eval的目标是为多模态模型提供简化的评测任务，以节省时间和成本。此外，他们还推出了LMMs-Eval-Lite和LiveBench来兼顾广覆盖、低成本和零数据泄露。未来，他们计划进一步完善评估方法。
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Q&A
LMMs-Eval框架的主要功能是什么？
LMMs-Eval框架提供统一接口、一键式启动和透明可复现等特性，旨在简化多模态模型的评测任务。
LMMs-Eval-Lite和LiveBench有什么区别？
LMMs-Eval-Lite旨在构建简化的基准测试集以降低评测成本，而LiveBench通过动态更新的数据集评估模型性能，确保零污染和低成本。
LMMs-Eval框架是由哪个机构开发的？
LMMs-Eval框架是由南洋理工大学的研究人员开发的。
LMMs-Eval框架如何确保评测的透明性和可复现性？
LMMs-Eval内置统一的logging工具，记录模型回答的每一题及其正确与否，确保评测的透明性和可复现性。
LMMs-Eval框架的目标是什么？
LMMs-Eval的目标是找到一种覆盖广、成本低、零数据泄露的方法来评估多模态模型。
LiveBench是如何收集评测数据的？
LiveBench通过从新闻媒体和论坛收集数据，构建自动化管道，确保信息的及时性和真实性。
